人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，人脸识别及刷卡系统，展现了弱人工智能向工智能的转化。



在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，人脸识别及刷卡系统怎么用，因为它们可以代表同一个个体。
通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。
对于人脸，人脸识别及刷卡系统批发，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。



基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。
人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。
基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。



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